pandas如何計(jì)算同比環(huán)比增長(zhǎng)
計(jì)算同比環(huán)比增長(zhǎng)
問(wèn)題描述
我有2017.1-2018.12的銷售數(shù)據(jù),計(jì)算每一個(gè)月的 同比和環(huán)比增長(zhǎng),沒(méi)有的話 用null代替
注釋:
- 同比 和 環(huán)比 都是為了顯示數(shù)據(jù)的變化速度,但是基數(shù)不同,同比側(cè)重長(zhǎng)期數(shù)據(jù)趨勢(shì)變化,環(huán)比側(cè)重于短期內(nèi)數(shù)據(jù)趨勢(shì)變化
- 同比是指在同一時(shí)期內(nèi)的數(shù)據(jù)趨勢(shì)變化,用于本期與同期的對(duì)比,例如本期2018-02月銷售額與同期2017-02月銷售額做對(duì)比。【(本期 - 同期)/ 同期】
- 環(huán)比是指在短時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)趨勢(shì)變化,用去本期與臨近一起的對(duì)比,例如本期2018-02月銷售額與上一期2018-01月銷售額做對(duì)比。【(本期 - 臨近一期)/ 臨近一期】
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
import pandas as pd import random rng = list(pd.date_range('1/1/2017', periods=24, freq='M')) #生成日期 mony = [random.randint(1000,9000) for i in range(0,24)] #隨機(jī)生成銷售額 data = pd.DataFrame({'rng':rng,'mony':mony}) #組成一個(gè)dataframe
計(jì)算環(huán)比增長(zhǎng)
方法一:
for i in range(0,len(data)): ? ? if i == 0: ? ? ? ? data['huanbi'][i] = 'null' ? ? else: ? ? ? ? data['huanbi'][i] = format((data['mony'][i] - data['mony'][i-1])/data['mony'][i-1],'.2%') ? ? ? ? #format(res,'.2%') 小數(shù)格式化為百分?jǐn)?shù)
方法二:
使用diff(periods=1, axis=0)) 一階差分函數(shù)
periods
:移動(dòng)的幅度 默認(rèn)值為1axis
:移動(dòng)的方向,{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’},如果為0或者’index’,則上下移動(dòng),如果為1或者’columns’,則左右移動(dòng)。默認(rèn)列向移動(dòng)
data['huanbi_1'] = data.mony.diff()
方法三:
使用pct_change()
data['huanbi_1'] = data.mony.pct_change() data.fillna(0,inplace=True)
計(jì)算同比增長(zhǎng)
使用一階差分函數(shù)diff()
data['tongbi_shu'] = data.mony.diff(12) data.fillna(0,inplace=True) data['tongbi'] = data['tongbi_shu']/(data['mony'] - data['tongbi_shu']) ``
同比和環(huán)比計(jì)算公式
- 同比增長(zhǎng)率=(本期數(shù)-同期數(shù))÷同期數(shù)×100%
- 環(huán)比增長(zhǎng)率=(本期數(shù)-上期數(shù))/上期數(shù)×100%。
簡(jiǎn)單地說(shuō),就是同比、環(huán)比與定基比,都可以用百分?jǐn)?shù)或倍數(shù)表示。
定基比發(fā)展速度,也簡(jiǎn)稱總速度,一般是指報(bào)告期水平與某一固定時(shí)期水平之比,表明這種現(xiàn)象在較長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)總的發(fā)展速度。
- 同比發(fā)展速度,一般指是指本期發(fā)展水平與上年同期發(fā)展水平對(duì)比,而達(dá)到的相對(duì)發(fā)展速度。
- 環(huán)比發(fā)展速度,一般是指報(bào)告期水平與前一時(shí)期水平之比,表明現(xiàn)象逐期的發(fā)展速度。同比和環(huán)比,這兩者所反映的雖然都是變化速度,但由于采用基期的不同,其反映的內(nèi)涵是完全不同的;
一般來(lái)說(shuō),環(huán)比可以與環(huán)比相比較,而不能拿同比與環(huán)比相比較;而對(duì)于同一個(gè)地方,考慮時(shí)間縱向上發(fā)展趨勢(shì)的反映,則往往要把同比與環(huán)比放在一起進(jìn)行對(duì)照。
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
Python matplotlib繪圖可視化知識(shí)點(diǎn)整理(小結(jié))
這篇文章主要介紹了Python matplotlib繪圖可視化知識(shí)點(diǎn)整理(小結(jié)),小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2018-03-03Python判斷和循環(huán)語(yǔ)句的分析與應(yīng)用
判斷語(yǔ)句是用來(lái)篩選條件,過(guò)濾條件的。循環(huán)語(yǔ)句是用來(lái)解決重復(fù)性代碼的問(wèn)題,提高工作效率。今天的知識(shí)點(diǎn)不多,耐心看完吧2022-07-07Python 實(shí)現(xiàn)鏈表實(shí)例代碼
這篇文章主要介紹了Python 實(shí)現(xiàn)鏈表實(shí)例代碼的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下2017-04-04Python實(shí)現(xiàn)Windows上氣泡提醒效果的方法
這篇文章主要介紹了Python實(shí)現(xiàn)Windows上氣泡提醒效果的方法,涉及Python針對(duì)windows窗口操作的相關(guān)技巧,需要的朋友可以參考下2015-06-06在Python的框架中為MySQL實(shí)現(xiàn)restful接口的教程
這篇文章主要介紹了在Python的框架中為MySQL實(shí)現(xiàn)restful接口的教程,文中的示例基于Flask和Django框架,需要的朋友可以參考下2015-04-04pygame庫(kù)實(shí)現(xiàn)移動(dòng)底座彈球小游戲
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了pygame庫(kù)實(shí)現(xiàn)移動(dòng)底座彈球小游戲,文中示例代碼介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下2019-11-11Python中使用pypdf2合并、分割、加密pdf文件的代碼詳解
這篇文章主要介紹了Python中使用pypdf2合并、分割、加密pdf文件的代碼,本文通過(guò)實(shí)例代碼給大家介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下2019-05-05